ग्लोबल कंसोर्टियम का लक्ष्य वैज्ञानिक अनुसंधान में ट्रिलियन-पैरामीटर एआई मॉडल बनाना है – टाइम्स ऑफ इंडिया

वैज्ञानिक खोज के लिए बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों को आगे बढ़ाने के एक सहयोगात्मक प्रयास में, नवगठित ट्रिलियन पैरामीटर कंसोर्टियम (टीपीसी) ने नेशनल सेंटर फॉर सुपरकंप्यूटिंग एप्लीकेशन में एक महत्वपूर्ण सदस्य प्राप्त किया है (एनसीएसए), की सूचना दी साइबर समाचार. प्रतिष्ठित अनुसंधान संस्थानों, संघीय प्रयोगशालाओं, शिक्षाविदों और उद्योग के विशेषज्ञों को शामिल करते हुए, टीपीसी का लक्ष्य सामूहिक रूप से वैज्ञानिक जानकारी द्वारा विशेष रूप से ईंधन वाले ट्रिलियन-पैरामीटर आकार के डिजिटल दिमाग का निर्माण करना है।
शोधकर्ताओं का खुला समुदाय, विश्व स्तर पर कुछ प्रतिभाशाली दिमागों के नेतृत्व में, ज्ञान एकत्र करने, प्रयासों के दोहराव को रोकने और एआई परियोजनाओं को उनके प्रभाव को अधिकतम करने के लिए समन्वयित करने का प्रयास करता है। संसाधनों और विशेषज्ञता के एक वैश्विक नेटवर्क की परिकल्पना करते हुए, टीपीसी अत्याधुनिक बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है। -विज्ञान और इंजीनियरिंग के लिए अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)।
इस सहयोग की उत्पत्ति फ्रंटियर जैसे एक्सास्केल कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों की तैनाती से हुई है। अरोड़ाऔर एल कैपिटन में अमेरिकी ऊर्जा विभाग प्रयोगशालाएँ। ओपनएआई के जीपीटी-4 जैसे निजी दिग्गजों के साथ मॉडल विकसित करने के लिए सहयोग की आवश्यकता को पहचानते हुए, टीपीसी बड़े पैमाने पर एआई में सबसे आगे के रूप में अपने एआई मॉडल की विश्वसनीयता और विश्वसनीयता पर जोर देती है।
रिक स्टीवंस, आर्गन के एसोसिएट प्रयोगशाला निदेशक, ने फ्रंटियर एआई मॉडल के चल रहे विकास और प्रशिक्षण के लिए विशाल वैज्ञानिक डेटासेट की तैयारी पर व्यक्त किया। एनसीएसए इस पहल में महत्वपूर्ण है, जो अपने एआई-केंद्रित उन्नत कंप्यूटिंग और डेटा संसाधन, डेल्टाएआई को पेश कर रहा है, जो कंप्यूटिंग क्षमता को तीन गुना करने और 2024 में लॉन्च होने पर एनएसएफ-वित्त पोषित उन्नत कंप्यूटिंग पारिस्थितिकी तंत्र का महत्वपूर्ण विस्तार करने के लिए तैयार है।
आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी सहित संस्थापक सदस्य, समवर्ती रूप से अपने एआई मॉडल पर काम कर रहे हैं। ऑरोराजीपीटी, आर्गोन की रचना, व्यापक प्रशिक्षण के बाद वैज्ञानिक शोधकर्ताओं के लिए एक व्यापक मस्तिष्क बनने की इच्छा रखती है। टीपीसी सहयोग उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की पहचान करने, मॉडल आर्किटेक्चर को डिजाइन करने और मूल्यांकन करने और पूर्वाग्रह, भरोसेमंदता और लक्ष्य संरेखण से संबंधित मॉडल मूल्यांकन रणनीतियों को नवीनीकृत करने में वैश्विक प्रयासों का उपयोग करना चाहता है।